Bernini-R 参考背景视频替换流程

这是一款基于 Bernini-R + 原始视频 + 参考背景图 + LLM提示词改写 + BerniniConditioning + 双阶段视频编辑采样 的背景替换视频应用。用户上传一段原视频，再上传一张目标背景参考图，并输入一句简单的替换要求，系统会自动将原视频的环境背景替换成参考图中的场景，同时尽量保持人物主体、服装、舞蹈动作、位置、镜头构图和原始视频节奏不变。

它和普通图生视频最大的区别是：它不是重新生成一段新视频，而是在原视频基础上做背景级视频编辑。
原视频负责提供人物动作、运动节奏、镜头构图和主体位置；参考背景图负责提供新的空间环境、家具陈设、光影氛围和场景质感；背景替换提示词负责告诉模型：只换背景，不要改变人物，不要改变动作，不要破坏镜头结构。当前默认案例就是把跳舞女性所在的视频背景换成一个明亮、温暖、现代客厅环境，同时让人物继续保持原视频中的舞蹈动作。

这条流的核心优势是 “参考背景 + 原视频动作 + 场景一致性编辑”。
如果只用普通视频重绘，很容易把人物一起改掉；如果只做传统抠像换背景，人物边缘、阴影、光照和空间关系又容易显得假。Bernini-R 这种参考背景视频编辑流程更适合做完整场景替换：不仅替换背景，还尝试让人物与新环境的光影、阴影、透视和色调自然融合。

适合场景包括：舞蹈视频换场景、短视频背景替换、直播切片换环境、虚拟棚拍、广告场景改造、家居背景替换、电商人物视频换场地、品牌宣传视频重制、AI模特场景迁移、社媒视频二创。
使用时建议重点控制三项：原视频决定人物和动作，参考背景图决定新场景，背景替换要求决定保留什么和改变什么。 如果想要更稳，提示词里要明确写：保持人物外貌不变、保持服装不变、保持动作不变、保持镜头构图不变，只替换背景，并让光影自然融合。

发布成 RunningHub 应用时，前台建议做得极简：上传原视频 + 上传参考背景图 + 填写背景替换要求 + 输出视频。视频帧数可以作为基础参数开放；采样步数和切点建议后台固定，避免用户误调导致人物被改、背景融合不稳或画面闪烁。

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